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龙图腾网获悉云从科技集团股份有限公司申请的专利人体行为识别方法、电子设备及介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN117197890B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202311135383.9，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权人体行为识别方法、电子设备及介质是由陈静;商越设计研发完成，并于2023-09-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本人体行为识别方法、电子设备及介质在说明书摘要公布了：本发明涉及图像处理技术领域，具体提供一种人体行为识别方法、电子设备及介质，旨在解决基于单一的模态特征进行人体行为识别时易对相似的行为产生识别困难，或易产生过拟合的问题。为此目的，本发明通过获取视频数据中待识别对象的多帧特征信息，其中特征信息至少包括RGB图像、目标位置框信息以及骨架关键点信息；将RGB图像、目标位置框信息以及骨架关键点信息进行融合，以生成特征融合图像；将特征融合图像输入到训练好的人体行为识别模型中，以获得视频数据中待识别对象的行为识别结果。这样的设置能够在行为识别时将不同的模态特征进行信息互补，从而对待识别对象进行动作聚焦，提升了行为识别的精度以及召回率。

本发明授权人体行为识别方法、电子设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种人体行为识别方法，其特征在于，所述方法包含以下步骤： 获取视频数据中待识别对象的多帧特征信息，其中所述特征信息至少包括RGB图像、目标位置框信息以及骨架关键点信息； 将所述RGB图像、所述目标位置框信息以及所述骨架关键点信息进行融合，以生成特征融合图像，具体包括：将所述目标位置框信息以及所述骨架关键点信息与对应的视频帧进行融合生成第一特征融合图像，并基于所述第一特征融合图像生成肢体热力图；基于所述RGB图像生成灰度图，并将所述肢体热力图与所述灰度图融合，以生成所述特征融合图像； 将所述特征融合图像输入到训练好的人体行为识别模型中，以获得所述视频数据中所述待识别对象的行为识别结果； 所述方法至少基于以下步骤对所述模型进行训练： 获取训练视频数据中待识别训练对象的多帧训练特征信息，基于所述训练特征信息生成训练特征融合图像，并将所述训练特征融合图像作为所述人体行为识别模型的训练样本，其中所述训练特征信息至少包括训练RGB图像、训练目标位置框信息以及训练骨架关键点信息；构建神经网络模型，并将所述神经网络模型作为待训练人体行为识别模型；将所述训练样本输入所述待训练人体行为识别模型中进行训练，以得到完成训练的人体行为识别模型； 所述训练目标位置框信息包括批注目标位置框信息以及跟踪目标位置框信息，“获取训练视频数据中待识别训练对象的训练目标位置框信息”的步骤包括：抽样批注所述待识别训练对象的目标位置框信息，以获得所述批注目标位置框信息；基于所述批注目标位置框信息进行正序跟踪和或倒序跟踪，以生成第一跟踪目标位置框信息；获取第一跟踪目标位置框信息与所述批注目标位置框信息之间的帧距离，并基于所述帧距离获取跟踪权重，其中所述帧距离为所述第一跟踪目标位置框信息所位于的视频帧号与所述批注目标位置框信息所位于的视频帧号之间所间隔的帧数；基于所述第一跟踪目标位置框信息以及所述跟踪权重，获取所述跟踪目标位置框信息。

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